본 논문에서는 최소의 sub-window를 사용하여 정확한 초점 값을 측정할 수 있는 모바일 폰 용 저전력 MDCT 초점 값 연산 방식을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 DCT 연산 계수 중 초점 값의 척도로 사용하기에 특성이 가장 우수하고, 하드웨어로 구현하였을 경우 연산량이 최소가 되는 중간 결과 계수를 초점 값으로 사용한다. 또한 중간 주파수에 연관된 DCT 결과를 초점 값으로 사용하므로 임펄스 성 노이즈의 영향을 줄일 수 있고, 영상의 흐린 정도에 따른 초점 값의 변화가 커서기존의 Gradient 방식보다 초점 값 특성이 우수하다. 제안된 알고리즘은 Verilog HDL언어를 사용하여 구현되었으며, Excalibur-ARM보드에 내장하여 그 성능을 검증하였다.
렌즈의 피사계심도 (Depth of Field)가 낮은 카메라로 영상을 획득 했을 때, 한 영상 내에도 in-focus 영역과 out of-focus 영역이 동시에 존재하게 된다. 따라서 영상을 복원하기 위해 in-focus 영역과 out-of-focus 영역을 구분하는 focus measure가 필요하게 된다. 기존 focus measure 알고리즘은 획득된 영상의 intensity 값의 절대적인 변화나 고주파수 성분 값에 따라 in-focus와 out-of-focus를 결정하기 때문에 out-of-focus 영역이 smooth 하지 않을 경우에는 in-focus 영역이라 잘못 판단할 수 있을 뿐만 아니라 잡음에 민감한 단점을 가진다. 본 논문에서는 기존 알고리즘의 한계점을 보완하는 연구 방향을 제시한다.
본 논문에서는 노이즈에 둔감한 4*4 밴드패스 이산 코사인 (MF-DCT) 초점 값 연산자를 제안하였다. 제안된 연산자는 DCT 결과 중 중간 주파수 성분을 사용하는 8*8 MDCT 연산자를 노이즈에 둔감하도록 4 형태로 개선한 것으로써 연산자를 180도 회전하여도 같은 구조를 같도록 하였다. 이 연산자는 샘플링 주파수의 절반 부분지 주파수를 통과시키는 밴드패스 필터와 같이 동작하여 초점 정보를 가지고 있지 않는 저주파 신호와 노이즈에 의해 많은 영향을 받는 고주파 신호를 억제함으로써 노이즈에 둔감한 특성을 가진다. 또한 밴드패스 필터를 통과한 성분의 에너지를 초점 값으로 사용함으로써 초점 합의 선형성을 보장받게 된다. 실험 결과에서는 MF-DCT 연산자의 가우시안 노이즈 및 임펄시브 노이즈 특성을 살펴보기 위해 기존의 초점 값 연산자들과의 Autofocusing Uncertain Measure (AUM)비교를 통해 우수성을 검증하였다.
본 논문에서는 타겟과의 거리 및 EO/IR 장비 내부 온도정보를 이용한 전통적인 방식의 초점조절 방식의 단점을 보완할 수 있는 향상된 영상기반 초점 조절 기법을 제안하였다. 영상기반 초점조절시 카메라시선의 흔들림에 의해 동일한 표적으로 시선을 지향하지 못해 영상의 다른 영역에 초점 윈도우를 설정함으로 인해 정확한 초점 값을 계산할 수 없게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 영상추적 기법을 적용하여 동일한 위치에 포커스 윈도우가 설정되도록 하여 최적의 초점위치 탐색 정확도를 향상시키고자 하였다. 또한 동일한 초점위치에서 플랫폼의 진동이나 흔들림 그리고 대기환경에 의한 영상 불안정으로 인해 동일한 초점 값이 계산되지 않기 때문에 인접프레임 중에 보다 안정적인 상태에서 획득된 프레임을 선택함으로써 국부최대값(Lcoal maxima) 빠지지 않고 최적의 초점 위치를 찾는 기법을 제안하였다.
본 연구는 검출기 측정방법에 따라 관전압 정확도 검사결과인 PAE값이 어떻게 달라지는지 알아보고자 한다. 실험방법으로는 측정거리와 X선관 각도, 방향에 따른 PAE값의 변화실험에서는 초점과 측정기간의 거리를 100cm, 80cm, 60cm에 위치시킨 상태에서 관전압지시치는 70kVp, X선관 각도는 음극, 양극측으로 $5^{\circ},\;10^{\circ},\;15^{\circ},\;20^{\circ},\;25^{\circ},\;30^{\circ}$로 맞추어 측정하고, 관전압지시치에 따른 PAE값의 변화실험에서는 관전압 60kVp, 70kVp, 80kVp, 90kVP, 100kVp를 설정하고 소초점과 대초점을 전환하며 측정하였다. 측정거리와 X선관 각도, 방향에 대한 PAE값의 결과를 보면 100cm일 경우에는 음극측에서 전체적으로 PAE값이 높게 나타났으며 80cm, 60cm일 경우에는 양극측에서 높게 나타났다. PAE값의 변동율은 100cm일 경우 음, 양극측 모두 안정적으로 나타났으며 80cm, 60cm일 경우에는 불균형적으로 나타났다. 관전압지시치에 따른 PAE값의 결과로는 대초점보다는 소초점이 높게 나타났으며, 지시치가 클수록 높게 나타났다. 오차 범위는 지시치가 클수록 적게 나타났다.
In this paper, we propose a new auto focus algorithm using variance which estimate spread characteristic of image. In the proposed algorithm, the focus value is calculated via variance of difference between two adjacent pixels. This algorithm, we propose, show much more sharp focus curve than any other algorithms. It is shown experimentally that the proposed auto focus algorithm can be a efficient alternative to existing Tenengrad-based auto focusing algorithms.
본 논문에서는 정확한 깊이를 추출하기 위해 고차 통계기반 초점 척도를 이용한 SFF(shape from focus) 알고리즘을 제시한다. 기존의 SFF기반 3차원 깊이 복원 기법들은 초점 척도로 SML(sum of modified Laplacian)을 사용하기 때문에, 성능이 영상의 특성에 크게 의존하여 초점이 정밀하거나 질감이 풍부한 영상에서만 효율적이다. 그러므로, 본 논문에서는 비교적 질감과 초점이 빈약한 영상에서도 초점 값을 추출할 수 있도록 고차 통계(HOS:higher order statistics)를 이용한 알고리즘을 제안한다. 이 초점 척도에 의해 초점 영역 맵이 생성되고 국부적으로 최적의 초점 값을 갖는 화소를 추출하기 위해 영역개선, 세선화, 모서리 검출과정이 순서적으로 적용된다. 최종적으로 추출된 점에 대해서 Delaunay 삼각화를 사용하여 3차원 모델정보를 생성한다.
고정식 초점형 격자가 적용된 비정질 실리콘 평판형 검출기에서 초점-격자간 중심변위와 두부 팬텀의 검출기내 위치 변위가 영상 특성에 미치는 영향을 조사하여, 디지털 의료영상 장비의 올바른 사용 방법을 제안하고자 한다. 고정식 초점형 격자를 적용한 비정질 실리콘 평판형 검출기에서 두부 팬텀을 사용하여 초점-격자간 중심 변위와 두부 팬텀의 위치 변위에 따라 영상을 획득 하였다. 획득된 영상을 NIH(Image J) 영상 분석 프로그램을 이용하여 동일 영역에서의 픽셀값(Pixel value), 히스토그램(Histogram), 도면형상(plot profile), 표면도(Surface plot)등을 분석하고, 표준 촬영 영상과 비교 하였다. 초점-격자간 측 방향 중심 변위와 초점-격자와 두부 팬텀의 이중 변위는 수평, 대각선으로 증가할수록 픽셀의 평균값과 표준편차값이 비례적으로 감소하였다. 또한 높은 픽셀값의 빈도수가 상당히 감소하여 영상의 대조도를 저하시켰고, 변위가 증가할수록 영상 왜곡현상도 증가하였다. 다음으로 두부 팬텀 위치 변위의 픽셀 평균값은 큰 변화가 없었으나 수평, 대각선으로 증가할수록 높은 픽셀값의 빈도수가 감소하는 양상을 보여 영상의 대조도가 저하 되었다. 디지털 검출기의 넓은 관용도와 후처리 능력은 영상의 화소 잡음이 증가하여도 방사선사들이 인지하지 못할 수 있다. 따라서 방사선사는 격자가 장착된 디지털 검출기에서 화소 잡음을 증가시키는 촬영 요인들을 정확히 인지하여 검사에 임해야 할 것이다.
최근 3차원 세포 배양이 가능해 지면서 세포의 부피, 3차원 형태 등을 보다 정확하게 확인할 수 있게 되었다. 일반적으로 세포의 3차원 단층 정보는 공초점 현미경 또는 전자 현미경과 같은 특수한 현미경을 이용하여 관찰 해야 한다. 그러나 공초점 현미경은 일반 현미경에 비해 비용이 비싸며, 촬영 시간이 오래 걸린다. 따라서 일반적으로 사용되는 광학 현미경으로 세포의 3차원 형태복원을 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다초점 형광 영상을 기반으로 영상의 추정된 초점 값(focus estimator value)을 이용해 세포를 3차원으로 형태 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3차원으로 배양된 세포를 광학 현미경으로 초점을 변경 하면서 다초점 영상들을 촬영한다. 이후 영상에서 circular Hough transform을 이용하여 세포 군집의 대략적인 위치를 ROI(Region Of Interest)로 정한다. 획득한 ROI에 MSBF(Modified Sliding Band Filter)를 적용하여 ROI 내에 세포 군집의 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선을 기준으로 추정 초점 값을 구한다. 계산된 초점 값과 현미경의 NA(Numerical Aperture)을 이용하여 깊이를 고려한 세포 군집의 외곽선을 추출하고 추출된 외곽선을 통해 세포들을 3차원으로 형태 복원한다. 복원 결과는 세포 영상의 in-focus가 된 부분들을 하나로 합친 영상과 비교하여 검증한다.
본 논문은 DSP보드에 캠코더의 NTSC 카메라로부터 획득한 칼라영상에서 휘도성분만을 추출한 후 비교적 간단한 영상 처리를 하여 카메라 렌즈의 초점 조절에 필요한 정보를 추출하여 자동으로 초점이 조절되는 시스템을 구현 하였다. 초점이 정확한 물체는 경계선이 뚜렷하다는 점을 이용하여 영상을 미분한 후 실험적으로 구한 초점조절에 유효한 값의 합이 증가하는 쪽으로 렌즈를 조절함으로서 영상에 적합한 초점을 얻을 수 있었다. 또한 잡음 성분에 해당하는 미분 값이 큰 값은 제외함으로서 보다 정착한 초점 값을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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